درست روبوٹ کی مدد سے فعال ماحول میں بہتر فیصلے کرنے کے لئے روبوٹس کی کارکردگی بہت ضروری ہے

ایک ماہرِنفسیات نے کہا : ” مَیں نے اِس بات پر غور کِیا کہ مَیں نے اپنے گھر والوں کو اِس کام میں کتنا وقت صرف کِیا ہے ۔

تاہم ، یہ سینسر اکثر ماحولیاتی عناصر یا ہارڈ ویئر کی حدود کی وجہ سے معلومات فراہم کرتے ہیں ۔

عام طور پر پُرانے ٹیکوں کی طرح

سینسر اعداد و شمار کو عمل میں لانے کے لیے جینز میں کئی فیلڈنگ طریقہ کار استعمال کیے جاتے ہیں:

  • Kalman Field:] کوبینس سیارچے پیمائش وقت کے ساتھ ساتھ کسی نظام کی حقیقی حالت کا اندازہ لگانے کے لیے، گیسائی شورش کے ساتھ لائن سسٹمز کے لیے آئیڈیل۔
  • Particle foundation:] نظام ریاست کی ممکنہ تقسیم کی نمائندگی کرنے کے لیے ایک سیٹ کا استعمال کرتا ہے، غیر لائنار اور غیر گاؤسیک کی غیر متوازن اکائیوں کے لیے موزوں ہے۔
  • Median Foundation: [1] ہر ڈیٹا پوائنٹ پڑوسی کے مقناطیسی نقطہ نظر سے اخذ کرتا ہے، جو کہ آواز نکالنے کے لیے مؤثر ہے۔
  • لوو-پسکل: کسی مخصوص فریکوئنسی کے نیچے سگنلز کی اجازت دیتا ہے، جس سے ہائی فائیٹ شور کم ہو جاتا ہے۔

صحیح فائل کا انتخاب کرنا

مناسب فیلڈنگ تکنیک کا انتخاب کرنے کا انحصار سینسر ٹائپ، ماحول اور شمارندی وسائل پر ہوتا ہے مثال کے طور پر، کلمان فیلڈر کو حقیقی وقتی اطلاقات میں اپنی کارکردگی کے لیے وسیع پیمانے پر استعمال کیا جاتا ہے جبکہ پیچیدہ، غیر لائن حالات میں پارٹی فیلڈر کو ترجیح دی جاتی ہے۔